1、oracle函数大全(分析函数, 聚合函数 ,转换函数,日期型函数, 字符型函数,数值型函数,其他函数)oracle 函数大全 .1oracle 分析函数-SQL*PLUS 环境 .1oracle 10g 函数大全-聚合函数 19oracle 10g 函数大全-转换函数 23oracle 10g 函数大全-日期型函数 .40oracle 10g 函数大全-字符型函数 .45oracle 10g 函数大全-数值型函数 .55oracle 10g 函数大全-其他函数 58oracle分析函数-SQL*PLUS 环境一、总体介绍1.1. 分析函数如何工作语法 FUNCTION_NAME(,) OVE
2、R ( ) PARTITION子句 ORDER BY子句 WINDOWING子句 缺省时相当于 RANGE UNBOUNDED PRECEDING 1. 值域窗 (RANGE WINDOW) RANGE N PRECEDING 仅对数值或日期类型有效 ,选定窗为排序后当前行之前,某列( 即排序列) 值大于 /小于 (当前行该列值 /+ N)的所有行,因此与 ORDER BY子句有关系。 2. 行窗 (ROW WINDOW) ROWS N PRECEDING 选定窗为当前行及之前 N行。 还可以加上 BETWEEN AND 形式 ,例如 RANGE BETWEEN m PRECEDING AND
3、 n FOLLOWING 函数 AVG( eXPr) 一组或选定窗中表达式的平均值 CORR(expr, expr) 即 COVAR_POP(exp1,exp2) / (STDDEV_POP(expr1) * STDDEV_POP(expr2),两个表达式的互相关,-1(反相关) 1(正相关 ),0表示不相关 COUNT( ) 计数 COVAR_POP(expr, expr) 总体协方差 COVAR_SAMP(expr, expr) 样本协方差 CUME_DIST 累积分布,即行在组中的相对位置 ,返回 0 1 DENSE_RANK 行的相对排序 (与 ORDER BY搭配), 相同的值具有一
4、样的序数(NULL 计为相同),并不留空序数 FIRST_VALUE 一个组的第一个值 LAG(expr, , ) 访问之前的行,OFFSET 是缺省为 1 的正数,表示相对行数,DEFAULT 是当超出选定窗范围时的返回值 (如第一行不存在之前行) LAST_VALUE 一个组的最后一个值 LEAD(expr, , ) 访问之后的行,OFFSET 是缺省为 1 的正数,表示相对行数,DEFAULT 是当超出选定窗范围时的返回值 (如最后行不存在之前行) MAX(expr) 最大值 MIN(expr) 最小值 NTILE(expr) 按表达式的值和行在组中的位置编号,如表达式为 4,则组分 4
5、份,分别为 1 4的值,而不能等分则多出的部分在值最小的那组 PERCENT_RANK 类似 CUME_DIST,1/(行的序数 - 1) RANK 相对序数 ,答应并列,并空出随后序号 RATIO_TO_REPORT(expr) 表达式值 / SUM(表达式值) ROW_NUMBER 排序的组中行的偏移 STDDEV(expr) 标准差 STDDEV_POP(expr) 总体标准差 STDDEV_SAMP(expr) 样本标准差 SUM(expr) 合计 VAR_POP(expr) 总体方差 VAR_SAMP(expr) 样本方差 VARIANCE(expr) 方差 REGR_ xxxx(e
6、xpr, expr) 线性回归函数 REGR_SLOPE：返回斜率，等于 COVAR_POP(expr1, expr2) / VAR_POP(expr2)REGR_INTERCEPT：返回回归线的 y截距，等于AVG(expr1) - REGR_SLOPE(expr1, expr2) * AVG(expr2)REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为：If VAR_POP(expr2) = 0 then return NULLIf VAR_POP(expr1) = 0 and VAR_POP(expr2) != 0 then ret
7、urn 1If VAR_POP(expr1) 0 and VAR_POP(expr2 != 0 then return POWER(CORR(expr1,expr),2)REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对 (expr1, expr2)后，等于 AVG(expr2)REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对 (expr1, expr2)后，等于 AVG(expr1)REGR_SXX： 返回值等于 REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr2)REGR_SYY： 返回值等于 REGR_COUNT
8、(expr1, expr2) * VAR_POP(expr1)REGR_SXY: 返回值等于 REGR_COUNT(expr1, expr2) * COVAR_POP(expr1, expr2)首先：创建表及接入测试数据create table students(id number(15,0),area varchar2(10),stu_type varchar2(2),score number(20,2);insert into students values(1, 111, g, 80 );insert into students values(1, 111, j, 80 );insert
9、 into students values(1, 222, g, 89 );insert into students values(1, 222, g, 68 );insert into students values(2, 111, g, 80 );insert into students values(2, 111, j, 70 );insert into students values(2, 222, g, 60 );insert into students values(2, 222, j, 65 );insert into students values(3, 111, g, 75
10、);insert into students values(3, 111, j, 58 );insert into students values(3, 222, g, 58 );insert into students values(3, 222, j, 90 );insert into students values(4, 111, g, 89 );insert into students values(4, 111, j, 90 );insert into students values(4, 222, g, 90 );insert into students values(4, 222
11、, j, 89 );commit;二、具体应用：1、分组求和：1.2. GROUP BY 子句 1.2.1. GROUPING SETSselect id,area,stu_type,sum(score) score from studentsgroup by grouping sets(id,area,stu_type),(id,area),id)order by id,area,stu_type;/*-理解 grouping setsselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets ( a, b, c )等效于select * fr
12、om (select a, null, null, sum( d ) from t group by aunion allselect null, b, null, sum( d ) from t group by b union allselect null, null, c, sum( d ) from t group by c )*/1.2.2. ROLLUPselect id,area,stu_type,sum(score) score from studentsgroup by rollup(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;1.2
13、.3. rollupselect a, b, c, sum( d )from tgroup by rollup(a, b, c);等效于select * from (select a, b, c, sum( d ) from t group by a, b, c union allselect a, b, null, sum( d ) from t group by a, bunion allselect a, null, null, sum( d ) from t group by aunion allselect null, null, null, sum( d ) from t)*/1.
14、2.4. CUBEselect id,area,stu_type,sum(score) score from studentsgroup by cube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;/*-理解 cubeselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by cube( a, b, c)等效于select a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets( ( a, b, c ), ( a, b ), ( a ), ( b, c ), ( b ), ( a, c ), (
15、 c ), () )*/1.2.5. GROUPING/*从上面的结果中我们很容易发现,每个统计数据所对应的行都会出现 null,如何来区分到底是根据那个字段做的汇总呢,grouping 函数判断是否合计列!*/select decode(grouping(id),1,all id,id) id,decode(grouping(area),1,all area,to_char(area) area,decode(grouping(stu_type),1,all_stu_type,stu_type) stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by c
16、ube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type; 1.3. OVER()函数的使用1.3.1. 统计名次1.3.1.1.DENSE_RANK()，允许并列名次、名次不间断，如 122344456将 score按 ID分组排名：dense_rank() over(partition by id order by score desc)将 score不分组排名： dense_rank() over(order by score desc)select id,area,score,dense_rank() over(partition by id ord
17、er by score desc) 分组 id排序,dense_rank() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.2.ROW_NUMBER()，不允许并列名次、相同值名次不重复，结果如 123456将 score按 ID分组排名：row_number() over(partition by id order by score desc)将 score不分组排名： row_number() over(order by score desc)select id,area,score,row_numb
18、er() over(partition by id order by score desc) 分组 id排序,row_number() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.3.rank()，允许并列名次、复制名次自动空缺，结果如12245558将 score按 ID分组排名：rank() over(partition by id order by score desc)将 score不分组排名： rank() over(order by score desc)select id,area,sco
19、re,rank() over(partition by id order by score desc) 分组 id排序,rank() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.4.cume_dist()，名次分析-最大排名/总个数 函数：cume_dist() over(order by id)select id,area,score,cume_dist() over(order by id) a, -按 ID最大排名/总个数 cume_dist() over(partition by id orde
20、r by score desc) b, -ID分组中，scroe最大排名值/本组总个数row_number() over (order by id) 记录号from students order by id,area;1.3.1.5.cume_dist()，允许并列名次、复制名次自动空缺，取并列后较大名次，结果如 22355778将 score按 ID分组排名：cume_dist() over(partition by id order by score desc)*sum(1) over(partition by id)将 score不分组排名： cume_dist() over(order
21、 by score desc)*sum(1) over()select id,area,score,sum(1) over() as 总数,sum(1) over(partition by id) as 分组个数,(cume_dist() over(partition by id order by score desc)*(sum(1) over(partition by id) 分组 id排序,(cume_dist() over(order by score desc)*(sum(1) over() 不分组排序from students order by id,area1.3.1.6.sum
22、(),max(),avg(),RATIO_TO_REPORT()分组统计select id,area,sum(1) over() as 总记录数, sum(1) over(partition by id) as 分组记录数,sum(score) over() as 总计 , sum(score) over(partition by id) as 分组求和,sum(score) over(order by id) as 分组连续求和,sum(score) over(partition by id,area) as 分组 ID和 area求和,sum(score) over(partition b
23、y id order by area) as 分组 ID并连续按 area求和,max(score) over() as 最大值,max(score) over(partition by id) as 分组最大值 ,max(score) over(order by id) as 分组连续最大值,max(score) over(partition by id,area) as 分组 ID和 area求最大值,max(score) over(partition by id order by area) as 分组 ID并连续按 area求最大值,avg(score) over() as 所有平均,
24、avg(score) over(partition by id) as 分组平均,avg(score) over(order by id) as 分组连续平均,avg(score) over(partition by id,area) as 分组 ID和 area平均,avg(score) over(partition by id order by area) as 分组 ID并连续按 area平均,RATIO_TO_REPORT(score) over() as “占所有%“,RATIO_TO_REPORT(score) over(partition by id) as “占分组%“,sco
25、re from students;3、 LAG(COL,n,default)、LEAD(OL,n,default) -取前后边 N条数据取前面记录的值：lag(score,n,x) over(order by id)取后面记录的值：lead(score,n,x) over(order by id) 参数：n 表示移动 N条记录， X表示不存在时填充值，iD 表示排序列select id,lag(score,1,0) over(order by id) lg,score from students;select id,lead(score,1,0) over(order by id) lg,sc
26、ore from students;4、 FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()取第起始 1行值： first_value(score,n) over(order by id)取第最后 1行值： LAST_value(score,n) over(order by id)select id,first_value(score) over(order by id) fv,score from students;select id,last_value(score) over(order by id) fv,score from students;sum(.) over .【功能】连续
27、求和分析函数【参数】具体参示例【说明】Oracle 分析函数NC示例：select bdcode,sum(1) over(order by bdcode) aa from bd_bdinfo 【示例】1.原表信息： SQL break on deptno skip 1 - 为效果更明显，把不同部门的数据隔段显示。SQL select deptno,ename,sal2 from emp3 order by deptno;DEPTNO ENAME SAL- - -10 CLARK 2450KING 5000MILLER 130020 SMITH 800ADAMS 1100FORD 3000SCO
28、TT 3000JONES 297530 ALLEN 1600BLAKE 2850MARTIN 1250JAMES 950TURNER 1500WARD 12502.先来一个简单的，注意 over(.)条件的不同，使用 sum(sal) over (order by ename). 查询员工的薪水“连续” 求和,注意 over (order by ename)如果没有 order by 子句，求和就不是 “连续”的，放在一起，体会一下不同之处：SQL select deptno,ename,sal,2 sum(sal) over (order by ename) 连续求和,3 sum(sal)
29、over () 总和, - 此处 sum(sal) over () 等同于sum(sal)4 100*round(sal/sum(sal) over (),4) “份额(%)“5 from emp6 /DEPTNO ENAME SAL 连续求和 总和 份额(%)- - - - - -20 ADAMS 1100 1100 29025 3.7930 ALLEN 1600 2700 29025 5.5130 BLAKE 2850 5550 29025 9.8210 CLARK 2450 8000 29025 8.4420 FORD 3000 11000 29025 10.3430 JAMES 950
30、 11950 29025 3.2720 JONES 2975 14925 29025 10.2510 KING 5000 19925 29025 17.2330 MARTIN 1250 21175 29025 4.3110 MILLER 1300 22475 29025 4.4820 SCOTT 3000 25475 29025 10.3420 SMITH 800 26275 29025 2.7630 TURNER 1500 27775 29025 5.1730 WARD 1250 29025 29025 4.313.使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区。注意 over(.)条件
31、的不同，sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门“连续”求总和sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和sum(sal) over (order by deptno，ename) 不按部门“连续” 求总和sum(sal) over () 不按部门，求所有员工总和，效果等同于 sum(sal)。SQL select deptno,ename,sal,2 sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,-各部门的薪水“连续
32、“ 求和3 sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和, - 部门统计的总和，同一部门总和不变4 100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) “部门份额(%)“,5 sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和, -所有部门的薪水“连续“ 求和6 sum(sal) over () 总和, - 此处 sum(sal) over () 等同于 sum(sal)，所有员工的薪水总和7 100*round(sal/sum(sal) over (),4) “总份额(
33、%)“8 from emp9 /DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额(%) 连续求和 总和 总份额(%)- - - - - - - - -10 CLARK 2450 2450 8750 28 2450 29025 8.44KING 5000 7450 8750 57.14 7450 29025 17.23MILLER 1300 8750 8750 14.86 8750 29025 4.4820 ADAMS 1100 1100 10875 10.11 9850 29025 3.79FORD 3000 4100 10875 27.59 12850 29025 10.3
34、4JONES 2975 7075 10875 27.36 15825 29025 10.25SCOTT 3000 10075 10875 27.59 18825 29025 10.34SMITH 800 10875 10875 7.36 19625 29025 2.7630 ALLEN 1600 1600 9400 17.02 21225 29025 5.51BLAKE 2850 4450 9400 30.32 24075 29025 9.82JAMES 950 5400 9400 10.11 25025 29025 3.27MARTIN 1250 6650 9400 13.3 26275 2
35、9025 4.31TURNER 1500 8150 9400 15.96 27775 29025 5.17WARD 1250 9400 9400 13.3 29025 29025 4.314.来一个综合的例子，求和规则有按部门分区的，有不分区的例子SQL select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,2 sum(sal) over (order by deptno,sal) sum3 from emp;DEPTNO ENAME SAL DEPT_SUM SUM- - - - -
36、10 MILLER 1300 1300 1300CLARK 2450 3750 3750KING 5000 8750 875020 SMITH 800 800 9550ADAMS 1100 1900 10650JONES 2975 4875 13625SCOTT 3000 10875 19625FORD 3000 10875 1962530 JAMES 950 950 20575WARD 1250 3450 23075MARTIN 1250 3450 23075TURNER 1500 4950 24575ALLEN 1600 6550 26175BLAKE 2850 9400 290255.来
37、一个逆序的，即部门从大到小排列，部门里各员工的薪水从高到低排列，累计和的规则不变。SQL select deptno,ename,sal,2 sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) dept_sum,3 sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) sum4 from emp;DEPTNO ENAME SAL DEPT_SUM SUM- - - - -30 BLAKE 2850 2850 2850ALLEN 1600 4450 4450TURNER 1500
38、 5950 5950WARD 1250 8450 8450MARTIN 1250 8450 8450JAMES 950 9400 940020 SCOTT 3000 6000 15400FORD 3000 6000 15400JONES 2975 8975 18375ADAMS 1100 10075 19475SMITH 800 10875 2027510 KING 5000 5000 25275CLARK 2450 7450 27725MILLER 1300 8750 290256.体会：在 “. from emp;“后面不要加 order by 子句，使用的分析函数的(partition
39、by deptno order by sal)里已经有排序的语句了，如果再在句尾添加排序子句，一致倒罢了，不一致，结果就令人费劲了。如：SQL select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,2 sum(sal) over (order by deptno,sal) sum3 from emp4 order by deptno desc;DEPTNO ENAME SAL DEPT_SUM SUM- - - - -30 JAMES 950 950 20575WARD 1250 34
40、50 23075MARTIN 1250 3450 23075TURNER 1500 4950 24575ALLEN 1600 6550 26175BLAKE 2850 9400 2902520 SMITH 800 800 9550ADAMS 1100 1900 10650JONES 2975 4875 13625SCOTT 3000 10875 19625FORD 3000 10875 1962510 MILLER 1300 1300 1300CLARK 2450 3750 3750KING 5000 8750 8750RANK()dense_rank()【语法】RANK ( ) OVER (
41、 query_partition_clause order_by_clause )dense_RANK ( ) OVER ( query_partition_clause order_by_clause )【功能】聚合函数 RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。【参数】dense_rank 与 rank()用法相当，【区别】dence_rank 在并列关系是，相关等级不会跳过。rank 则跳过rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名（同样是在各个分组内） dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名。【说明】Oracle 分
42、析函数【示例】聚合函数 RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。在 9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于 order_by_clause子句中的 value_exprs指定字段的。其语法为：RANK ( ) OVER ( query_partition_clause order_by_clause )在 9i版本新增加了合计功能（aggregate），即对给定的参数值在设定的排序查询中计算出其排序值。这些参数必须是常数或常值表达式，且必须和 ORDER BY子句中的字段个数、位置、类型完全一致。其语法为：
43、RANK ( expr , expr. ) WITHIN GROUP( ORDER BYexpr DESC | ASC NULLS FIRST | LAST , expr DESC | ASC NULLS FIRST | LAST .)例子 1：有表 Table内容如下COL1 COL21 12 13 23 14 14 25 25 26 2分析功能：列出 Col2分组后根据 Col1排序,并生成数字列。比较实用于在成绩表中查出各科前几名的信息。SELECT a.*,RANK() OVER(PARTITION BY col2 ORDER BY col1) “Rank“ FROM table a;
44、结果如下：COL1 COL2 Rank1 1 12 1 23 1 34 1 43 2 14 2 25 2 35 2 36 2 5例子 2：TABLE ：A （科目，分数）数学，80语文，70数学，90数学，60数学，100语文，88语文，65语文，77现在我想要的结果是：（即想要每门科目的前 3名的分数）数学，100数学，90数学，80语文，88语文，77语文，70那么语句就这么写：select * from (select rank() over(partition by 科目 order by 分数 desc) rk,a.* from a) twhere t.rk,)LEAD(EXPR,)
45、【功能】表示根据 COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的） lead （） 下一个值 lag（） 上一个值【参数】EXPR是从其他行返回的表达式 OFFSET是缺省为 1 的正数，表示相对行数。希望检索的当前行分区的偏移量DEFAULT是在 OFFSET表示的数目超出了分组的范围时返回的值。【说明】Oracle 分析函数【示例】- Create tablecreate table LEAD_TABLE(CASEID VARCHAR2(10),STEPID VARCHAR2(10),ACTIONDATE DATE)tablespace
46、 COLM_DATApctfree 10initrans 1maxtrans 255storage(initial 64Kminextents 1maxextents unlimited);insert into LEAD_TABLE values(Case1,Step1,to_date(20070101,yyyy-mm-dd);insert into LEAD_TABLE values(Case1,Step2,to_date(20070102,yyyy-mm-dd);insert into LEAD_TABLE values(Case1,Step3,to_date(20070103,yyyy-mm-dd);insert into LEAD_TABLE values(Case1,Step4,to_date(20070104,yyyy-mm-dd);insert into LEAD_T
